【学习目标】
1.掌握预测的相关基础知识；
2.掌握几种常见的定性和定量预测方法；
3.了解预测误差与监控的相关问题。
【导入案例】沃尔玛的“市场篮子”
沃尔玛公司（Wal Mart）以其规模和能力在零售业享有盛誉，在数据库产业领域它同样有着巨大的影响。沃尔玛公司管理着世界上最大的数据库，其容量超过70000亿字节。目前，沃尔玛公司正准备应用一种新的数据分析方法来帮助公司更新店面中的库存，以便能从该套数据库系统中获得更多的价值。
以最低廉的价格从正确的货架上取出正确的货物——这就是沃尔玛公司成功的法则，而其成功在很大程度上源于公司在数据库方面数百万美元的巨额投资。对于货物信息、商店零售情况以及市场每天的变化，沃尔玛公司比其绝大多数竞争对手了解得要详细得多。
该系统所存储的数据包括销售情况、库存状况、在途货物、市场统计数据、顾客统计数据、财务业绩、退货商品以及供应商绩效等。这些数据被用于决策支持的三大方面，即趋势分析、库存管理和增进对顾客的了解。数据分析能够显示出沃尔玛3000多个零售分店中每家商店的“个性特征”，公司的经理们将以此为依据确定该商店的商品配置和货架陈列分布。
接下来就要对数据进行分析。沃尔玛公司开发了一套需求预测的应用程序，该程序从每一家商店的每一种商品着手，计算出该商品季度销售量的分布情况。这套软件系统存储了一年中售出的十万多种商品的销售数据信息，并能预测出每一家商店可能需要的商品种类。
目前，沃尔玛正在进行所谓的“市场篮子”分析。公司收集的数据来源于顾客每次购买的所有商品，从而使公司能就顾客的采购模式及时间相关性进行分析。这一数据库在网上由其各零售商店的经理和供应商们共享。
由此可见，沃尔玛公司的成功法则是在网络不断扩大、销售收入不断增长、消费者不断增多、产品品位不断丰富的背景下加强对消费者需求的预测，所以沃尔玛公司在数据库建设上进行了巨额投资，主要目的就是要为有效准确地进行预测打好数据积累的基础。沃尔玛正在进行所谓的“市场篮子”分析就是要对消费者的购买行为进行历史研究，进而准确预测消费者的购买需求，这样企业就可以对产品品类进行有效的规划，为消费者提供丰富产品的同时，降低产品的库存，加快库存周转速度，提高消费者的满意度。
7.1预测概述
7.1.1预测的概念及其类型
1.预测
所谓预测（Forecasting），就是根据过去和现在的已知因素，运用已有的知识、经验和科学方法，对未来事件进行判定和估算，并推测其结果的一种科学方法。
2.预测的类型
（1）经济预测。政府部门以及其他一些社会组织常就未来的经济状况发表经济预测报告。对政府部门而言，关于未来总的经济形势的估计是十分重要的，因为它是预计税收收入、就业水平、货币需求等经济指标的基础。企业可以从这些报告中获取长期的和中期的经济增长指标，以规划自己的行动。
（2）技术预测。技术预测是对技术进步情况的预计与推测。电力行业对太阳能和核能方面的技术进步速度感兴趣，石油化工行业关心从油页岩里提炼油的技术的发展状况。一方面，技术进步为很多企业提供了新的产品和原材料；另一方面也使一些企业面临着同行业或相近行业的更加激烈的竞争。因为技术进步即使不能从根本上改变一种产品，但它所引起的生产该产品的方式的变化也可能导致大量的资金节约（对使用新技术的企业而言）或浪费（对未使用新技术的企业而言）。技术预测最好由该领域的专家来进行。
（3）需求预测。需求预测不仅为企业给出了其产品在未来的一段时间里的需求期望水平，而且为企业计划的控制决策提供了依据。既然企业生产的目的是向社会提供产品或服务，其生产决策无疑会很大程度地受到需求预测的影响。
需求预测与企业生产经营活动关系最密切，是本章讨论的重点。需求预测的方法可以应用到其他领域的预测中去。
7.1.2影响需求预测的因素
对企业产品或服务的实际需求是市场上众多因素作用的结果。其中有些因素是企业可以影响甚至决定的，而另外一些因素则是企业可以影响但无法控制的。在众多因素中，一般来讲，某产品或服务的需求取决于该产品或服务的市场容量以及企业所拥有的市场份额和市场占有率。
7.1.3预测分类
按不同的目标和特征可以将预测分为不同的类型。本书是按预测期限的跨度、主客观因素在预测中的作用等进行分类的。
1.按预测时间跨度分类
预测通常可以由问题所需要考虑的时间跨度来划分。一般意义上把预测分为3类。
（1）长期预测（Long-range Forecast），是指对5年或5年以上的需求前景的预测。它是企业长期发展规划、产品开发研究计划、投资机会、生产能力扩充计划等的依据。长期预测一般通过对市场的调研、技术预测、经济预测、人口统计等方法，加上综合判断来完成，其结果大多是定性的描述。
（2）中期预测（Intermediate-range Forecast），是指对一个季度以上两年以下的需求前景的预测。它是制订年度生产计划、季度生产计划、销售计划、生产与库存预算、投资和现金预算的依据。中期预测可以通过集体讨论、时间序列法、回归法、经济指数相关法或组合等方法并结合预测者的判断而作出。
（3）短期预测（Short-range Forecast），是指以日、周、旬、月为单位，对一个季度以下的需求前景的预测。它是调整生产能力、采购、安排生产作业计划等具体生产经营活动的依据。短期预测可以利用趋势外推、指数平滑等方法与判断的有机结合来进行。
2.按主客观因素所起的作用分类
（1）定性预测方法（Subjective or Qualitative Approach），也称主观预测方法，此法简单明了，不需要数学公式。它的预测结果来源于不同的主观意见。定性预测方法包括德尔菲法、经理人员意见法、消费者调查法、销售人员意见汇集法等。
（2）定量预测方法（Quantitative or Statistical Approach），又称为统计预测方法，其主要特点是利用统计资料及数学模型来进行预测。然而，这并不意味着定量方法完全排除主观因素，相反，主观判断在定量方法中仍起着重要的作用。定量预测方法可分为因果分析法和时间序列分析法等。
7.1.4预测的一般步骤
预测主要有以下7个步骤。
（1）明确预测目的。预测的目的是什么？何时进行预测？通过明确预测目的，可以确定所需信息资料的详细程度、必要资料（人力、时间、成本）的数量以及预测的精确度。
（2）确定时间跨度。必须确定预测时间间隔；同时应清楚，当时间跨度增大时，预测的精确度将降低。
（3）选择预测方法。根据预测目的和可获得的信息资料选择恰当的预测方法。
（4）收集并分析相关的数据。在开始进行预测之前必须收集并分析数据，明确所有的假设前提。在作出预测以及应用预测结果时应能满足这些前提条件。
（5）进行预测。根据预测方法的要求，对信息资料或数据进行处理分析，获得预测结果。
（6）对预测过程进行监控。必须对预测的全过程进行监控，以便确定预测是否像预期的那样进行。如果偏离了预期，要重新检查所用的方法、提出的前提条件以及数据的合理性。如果认为有必要，做出适当的调整后再进行预测。
（7）将预测结果付诸实际应用。
这些步骤总结了从开始、设计到应用预测的各个环节。如果是定期进行预测，数据应定期收集。如果是做实时预测，还必须依靠相应的硬件和软件，如零售终端的POS系统和数据挖掘技术。
小提示
在分析预测精度与成本时，应注意的是：
第一，不存在百分之百准确的预测方法，因而不要为了预测的绝对准确而白费心机；第二，就任何一个预测问题而言，存在精度比较合理的最低费用区间。
7.2定性预测方法
7.2.1德尔菲法
德尔菲（Delphi）法，又称专家调查法。首先由美国兰德公司的奥拉夫·海尔默等人于1948年提出。该方法预测的过程如下。
（1）在有关领域内确定专家名单，一般30-50人为宜，以信件的形式，向专家提出所要决策的问题，并附上有关这个问题的各种背景材料，请他们书面答复。应该注意的是，问题的提出不应带有任何倾向性。
（2）采取背靠背的方式，各专家在回答问题时，不与其他专家交换意见，只表达自己的意见和看法。
（3）将各专家第一次回函所得的意见进行统计、归纳、综合并列表，不注姓名，再交给各位专家，请他们修正或坚持自己的判断，并书面答复调查人员。
（4）将反馈回来的各专家意见或判断置于修正表内，制成第三轮表格，再一次交给各专家，以便他们参照比较，再一次修正或坚持自己的意见。
（5）专家们的意见几经反馈后，通常对决策的问题渐趋一致，这个意见或判断即可作为决策的基础。
这种方法的最大优点是既依靠专家，又避免了专家会议方式的不足。比如，减少了因迷信权威而使自己的意见“随大流”，或是因为不愿当面放弃自己的观点而固执己见的现象。
它的缺点是，信件往返时间长，可靠性不高，容易对不明确的问题过分敏感。
小提示在使用德尔菲法时必须坚持三条原则。第一条是匿名性，对被选择的专家要保密，不让他们彼此通气，使他们不受权威、资历等方面的影响。第二条是反馈性，一般的征询调查要进行三四轮，要给专家提供充分反馈意见的机会。第三条是收敛性，经过数轮征询后，专家们的意见相对收敛，趋向一致，若个别专家有明显的不同观点，应要求他详细说明理由。
7.2.2经理人员意见法
经理人员意见法（Juryof Executive）是指由高级决策人员召集销售、生产、采购、财务、研究与开发等各部门主管开会讨论，与会人员充分发表意见，对某一问题进行预测，然后由召集人按照一定的方法，如简单平均或加权平均法，对全体与会人员的预测值进行处理，得出预测结果。这种方法常用于制定长期规划以及开发新产品。使用该方法时，与会人员间容易相互影响，个别权威的观点可能左右其他人发表意见；耽误了各主管的宝贵时间；因预测是集体讨论的结果，故无人对其正确性负责，责任不明会导致草率地发表意见。
7.2.3消费者调查法
当对新产品或缺乏销售记录的产品的需求进行预测时，常常使用消费者调查法（Users’ Expectation）。销售人员通过信函、电话或访问的方式对现有的或潜在的顾客进行调查，了解他们对与本企业产品相关的产品及其特性的期望，再考虑本企业可能的市场占有率，然后对各种信息进行综合处理，即可得到所需的预测结果。使用该方法可以了解顾客对产品或服务优缺点的看法，了解一些顾客不购买这种产品的原因，掌握这些信息有利于改善产品、有利于开发新产品和有针对性地开展促销活动。但是，很难获得顾客的通力合作。
小提示调查需要相当丰富的知识并能正确处理所得到的信息。预测人员应充分重视调查表的设计以及调查结果的正确使用和解释。
7.2.4销售人员意见汇集法
销售人员和销售服务人员直接与顾客接触，他们比较了解顾客的需求。销售人员意见汇集法（Field Sales Force）通常由各地区的销售人员根据其个人的判断或与地区有关部门（人士）交换意见并判断后作出预测。企业对各地区的预测进行综合处理后，即得到企业范围内的预测结果。有时企业也将各地区的销售历史资料发给各销售人员作为预测参考；有时企业的总销售部门还根据自己的经验、历史资料、对经济形势的估计等作出预测，并与各销售人员的综合预测值进行比较，以得到更加正确的预测结果。该方法虽然简单易行，但由于销售人员优势会过于受到当前销售情况的影响。结果是，经过几个畅销期后，他们的估计可能过于乐观；此外，如果预测是为了制定最低销售限额，此时，对销售作出保守的估计对销售人员有利，但对公司不利，因而造成了个人与公司之间利益上的冲突。
7.3时间序列预测方法
7.3.1时间序列的构成
时间序列是按一定的时间间隔，把某种变量的数值依发生的先后顺序排列起来的序列。
这些数值可能是销售量、收入、利润、产量、运量、事故数等。每天、每周或每月的销售量按时间的先后所构成的序列，是时间序列的典型例子。通常，一个时间序列可以分解成趋势、季节、周期、随机4种成分。
（1）趋势成分。数据随着时间的变化表现出一种趋向。它按某种规则稳步地上升或下降，或停留在某一水平。
（2）季节成分。在一年里按通常的频率围绕趋势做上下有规则的波动。